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| 編輯推薦： |
《问卷数据分析思路与方法：SPSSAU从入门到应用实战》特色鲜明：
专注于问卷来源的数据分析，对数据分析方法的介绍更加专注、详细和深入；
没有讲解任何数据分析背后的数学原理，着重介绍的是数据分析方法的实际应用；
内容深入浅出，适合所有对问卷数据分析有需求的读者随时翻看查阅；
全面介绍使用SPSSAU替代SPSS完成学术研究中调查问卷或量表的数据分析的方法，使问卷分析思路和分析方法紧跟科研前沿需求，实现 SPSS 无法实现的分析思路和分析方法；
附赠43个同步学习视频，同步教学课件PPT及 AI大模型提示词电子版资料。
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| 內容簡介： |
本书系统介绍了使用SPSSAU进行问卷与量表数据分析的思路和方法，分为四部分，分别是问卷设计、八类问卷分析思路、数据分析方法在SPSSAU中的操作和答疑解惑。其中，问卷设计部分适用于所有读者，建议读者在设计问卷前仔细阅读。读者可以结合实际情况选读八类问卷分析思路部分中的分析思路、分析方法与案例解读的内容。数据分析方法在SPSSAU中的操作部分详细讲解了各类数据分析方法在SPSSAU中的操作细节，并且对输出结果进行了说明。答疑解惑部分罗列了使用各类分析方法时常见的疑难问题，并且提供了解决方法。本书主要介绍问卷与量表数据分析思路和方法的应用，力求让读者在最短的时间内掌握如何使用SPSSAU分析问卷与量表数据，并完成高质量的问卷数据分析报告。
來源：香港大書城megBookStore,http://www.megbook.com.hk
本书将全面介绍使用SPSSAU替代SPSS完成学术研究中调查问卷或量表的数据分析的方法，使问卷分析思路和分析方法紧跟科研前沿需求，实现 SPSS 无法实现的分析思路和分析方法。本书适合高等院校的本科生和研究生，以及企事业单位使用问卷或量表进行调研的市场研究人员和其他从事问卷分析工作的读者学习参考。
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| 關於作者： |
周俊
北京大学市场营销硕士，中央财经大学国际项目部统计学讲师，人大经济论坛培训师，问卷星平台数据分析首席顾问，SPSSAU数据研究部首席顾问，《问卷数据分析：破解SPSS软件的六类分析思路》作者。
马世澎
网名数据小兵，统计学/数据分析博主，SPSS统计咨询公众号作者，网易云课堂数据分析类课程讲师。其为统计分析爱好者和实践者，具有十余年SPSS统计软件的使用经验，主要从事数据统计分析教学、统计咨询工作，长期致力于统计分析方法、统计软件工具的应用实践，并且专注业务数据分析与挖掘，曾在国内知名零售集团、省级新闻网站和省级电视媒体从事商业、新媒体、收视市场数据分析工作。
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| 目錄：
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第一部分 问卷设计
第1章 统计学基础知识 2
1.1 数据分析 3
1.2 样本特征描述分析方法 5
1.3 信度分析和效度分析 5
1.4 因子分析 7
1.5 变量关系研究分析方法 9
1.6 中介效应和调节效应 12
1.7 差异性研究分析方法 14
1.8 聚类分析 16
1.9 权重计算、文本分析及市场研究分析方法 17
第2章 问卷设计和研究方法选择 21
2.1 量表题设计 22
2.2 非量表题设计 24
2.3 研究方法的选择 25
2.3.1 基本描述 26
2.3.2 影响关系 27
2.3.3 差异关系 29
2.3.4 其他关系 30
2.3.5 数据类型与研究方法 31
第3章 量表类问卷设计 33
3.1 量表类问卷设计框架 34
3.2 量表类问卷案例 35
3.2.1 案例1：“90后”员工辞职倾向影响因素研究 36
3.2.2 案例2：旅游消费者样本细分情况研究 38
第4章 非量表类问卷设计 41
4.1 非量表类问卷设计框架 42
4.2 非量表类问卷案例 43
4.2.1 案例1：网购奢侈品消费情况研究 43
4.2.2 案例2：大学生理财情况研究 45
第二部分 八类问卷分析思路
第5章 量表类问卷信效度研究 51
5.1 分析思路 52
5.2 分析方法 54
5.2.1 项目分析方法 55
5.2.2 信度分析方法 55
5.2.3 内容效度分析方法 57
5.2.4 结构效度分析方法（探索性因子分析） 59
5.2.5 结构效度分析方法（验证性因子分析） 62
5.2.6 聚合与区分效度分析方法（验证性因子分析） 64
5.3 案例解读：在线英语学习网站课程购买意愿量表信效度分析 65
5.3.1 量表题项目分析 67
5.3.2 量表数据信度分析 69
5.3.3 题项与量表内容效度分析 70
5.3.4 结构效度分析（探索性因子分析） 72
5.3.5 结构效度分析（验证性因子分析） 77
5.3.6 聚合与区分效度分析 81
第6章 量表类问卷影响关系研究 84
6.1 分析思路 85
6.2 分析方法 86
6.2.1 样本背景分析 87
6.2.2 样本特征、行为分析 87
6.2.3 因子结构初判 88
6.2.4 信度分析和效度分析 88
6.2.5 变量描述分析 89
6.2.6 变量相关关系分析 89
6.2.7 研究假设回归验证 90
6.2.8 差异分析 95
6.3 案例解读：在线英语学习网站各种因素对课程购买意愿的影响 97
6.3.1 样本背景信息统计 97
6.3.2 样本基本情况描述分析 98
6.3.3 信度分析和效度分析 100
6.3.4 各变量描述性分析 101
6.3.5 各变量间的相关关系分析 102
6.3.6 多元线性回归分析 103
6.3.7 路径分析 106
6.3.8 结构方程模型 108
6.3.9 方差分析 111
第7章 量表类问卷中介效应和调节效应研究 113
7.1 分析思路 114
7.2 分析方法 115
7.2.1 变量相关关系分析和变量影响关系分析 116
7.2.2 中介效应分析 116
7.2.3 调节效应分析 121
7.3 案例解读：员工工作满意度对创新绩效的影响关系 126
7.3.1 使用探索性因子分析进行结构效度分析 128
7.3.2 分析员工工作满意度对创新绩效的影响关系 130
7.3.3 分析团队合作是否具有中介效应 131
7.3.4 分析性别的调节效应 134
第8章 量表类问卷权重研究 137
8.1 分析思路 138
8.2 分析方法 141
8.2.1 探索性因子分析指标体系构建 141
8.2.2 因子分析法权重计算 142
8.2.3 层次分析法权重计算 144
8.2.4 熵值法、CRITIC权重法等权重计算 146
8.3 案例解读：构建员工满意度权重体系 150
8.3.1 因子分析法效度分析与指标体系构建 151
8.3.2 因子分析法权重计算 153
8.3.3 层次分析法权重计算 156
8.3.4 熵值法、CRITIC权重法等权重计算 157
第9章 “类实验”类问卷研究 160
9.1 分析思路 161
9.2 分析方法 162
9.2.1 多因素/双因素方差分析 162
9.2.2 简单效应分析 164
9.3 案例解读：背景音乐、产品涉入度对消费者的品牌态度和
购买意向的影响 166
9.3.1 多因素方差分析 167
9.3.2 简单效应分析 169
第10章 聚类样本类问卷研究 170
10.1 分析思路 171
10.2 分析方法 172
10.2.1 常用聚类分析方法 173
10.2.2 聚类分析步骤 175
10.2.3 聚类类别样本差异分析 177
10.3 案例解读：旅游消费者的类别特征分析 178
10.3.1 探索性因子分析 180
10.3.2 信度分析和效度分析 184
10.3.3 聚类分析 185
10.3.4 聚类类别样本命名及聚类效果评价验证 188
10.3.5 不同聚类类别样本的卡方分析 190
第11章 非量表类问卷研究 192
11.1 分析思路 193
11.2 分析方法 194
11.2.1 样本基本现状分析和样本基本态度分析 195
11.2.2 卡方分析 195
11.2.3 Logistic回归分析 196
11.3 案例解读：大学生理财情况研究 199
11.3.1 样本基本现状分析和样本基本态度分析 200
11.3.2 卡方分析 201
11.3.3 Logistic回归分析 202
第12章 市场调研类问卷研究 206
12.1 分析思路 207
12.2 分析方法 208
12.2.1 文本分析 209
12.2.2 Turf模型需求调研 215
12.2.3 KANO模型需求调研 217
12.2.4 联合分析模型需求调研 220
12.2.5 IPA模型满意度调研 223
12.2.6 NPS模型满意度调研 224
12.2.7 PSM模型价格调研 226
12.3 案例解读 228
12.3.1 汉堡店消费者评论词云分析案例 228
12.3.2 汉堡店消费者评论聚类与情感分析案例 231
12.3.3 儿童手机颜色Turf模型案例 235
12.3.4 智能锁KANO模型案例 238
12.3.5 智能手机联合分析模型案例 240
12.3.6 在线英语学习网站IPA模型案例 244
12.3.7 图片软件NPS模型案例 247
12.3.8 产品定价PSM模型案例 248
第三部分 数据分析方法 在SPSSAU 中的操作
第13章 SPSSAU基础操作说明 252
13.1 SPSSAU使用 253
13.2 生成变量 255
13.3 数据编码 258
13.4 筛选样本 260
13.5 无效样本设置 261
13.6 问卷分析模块速览 262
第14章 频数分析和描述性分析在SPSSAU中的操作 265
14.1 频数分析 266
14.2 描述性分析 267
第15章 德尔菲法与信效度分析在SPSSAU中的操作 269
15.1 德尔菲法分析 270
15.2 项目分析 273
15.3 信度分析 274
15.4 CVI分析 275
15.5 结构效度分析 D DEFA 276
15.6 结构效度分析 D DCFA 279
第16章 变量关系研究在SPSSAU中的操作 282
16.1 相关分析 283
16.2 线性回归分析 283
16.3 分层线性回归分析 287
16.4 结构方程模型分析 288
16.5 路径分析 291
16.6 中介效应分析 293
16.7 调节效应分析 296
16.8 Logistic回归分析 298
第17章 差异性研究在SPSSAU中的操作 303
17.1 方差分析 304
17.1.1 单因素方差分析 304
17.1.2 多因素方差分析 307
17.2 t检验 308
17.2.1 独立样本t检验 308
17.2.2 配对样本t检验 310
17.2.3 单样本t检验 311
17.3 卡方分析 312
17.3.1 单选题卡方分析 313
17.3.2 多选题卡方分析 314
第18章 聚类与因子分析和权重计算在SPSSAU中的操作 316
18.1 聚类分析 317
18.1.1 K-prototype聚类分析 317
18.1.2 K-均值聚类分析 320
18.1.3 分层聚类分析 320
18.2 因子分析探索因子与指标权重计算 322
18.2.1 探索因子功能 322
18.2.2 指标权重计算功能 325
18.3 层次分析法权重计算 326
18.4 熵值法权重计算 328
18.5 CRITIC权重计算及其他权重计算 329
第19章 市场调研在SPSSAU中的操作 331
19.1 文本分析 332
19.1.1 分词、词云清洗与分析 332
19.1.2 情感分析 335
19.1.3 聚类分析 337
19.1.4 社会网络分析 339
19.1.5 LDA主题分析 341
19.2 需求调研方法 343
19.2.1 Turf模型 343
19.2.2 KANO模型 344
19.2.3 联合分析模型 345
19.3 满意度调研方法 346
19.3.1 IPA模型 347
19.3.2 NPS模型 348
19.4 价格调研方法 349
第四部分 答疑解惑
第20章 常见分析思路和分析方法问题 352
20.1 问卷研究问题 353
20.2 研究方法选择 354
20.3 描述性方法 356
20.4 信效度分析 356
20.5 变量关系研究方法 358
20.6 差异性研究方法 361
20.7 因子分析和聚类分析 363
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前言
问卷与量表是获取研究数据的重要手段之一，要想获得良好的数据统计分析结果，应当特别重视问卷与量表的设计、调查及回收，并且应当合理选择恰当的统计分析方法。可惜事与愿违，我们经常遇到顾此失彼的情况，要么疑惑于方法的选择，要么失守于问卷与量表的设计。所以，笔者希望有一本书，既介绍问卷与量表的类型及设计注意事项，又介绍统计分析思路、分析方法与应用。
由于统计学方法枯燥晦涩，在学习和使用的过程中难免让人感到困惑、信心不足。如何较为轻松且不失准确性地介绍统计分析方法，让读者快速上手，并启发读者产生更多的主动思考，是图书写作者要努力的方向。有没有一个好的突破口呢？以问卷或量表数据为基础，选择一个操作简单但功能丰富的统计分析工具，以简洁通俗的书写方式，采用贴合实际研究环境的案例，减少公式推导，重点讲解分析思路和实际应用，这样的一本图书或许是市场上需要的，也是读者喜欢的。
《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路》第1版和第2版，致力于介绍量表类问卷和非量表类问卷的设计和注意事项，并针对量表或问卷提出六类分析思路，介绍与分析思路对应的统计分析方法。这两本图书自出版以来，广受读者朋友青睐，收到了诸多感谢和意见、建议，这些反馈成为笔者创作的新动力。随着SPSSAU被越来越多的科研工作者熟知和使用，笔者萌生了新的图书创作计划，在电子工业出版社的大力支持下，《问卷数据分析思路与方法：SPSSAU从入门到应用实战》终于与大家见面了。
本书具有以下特点。
? 问卷数据分析类畅销图书的全新升级版。
? 将问卷研究的六类分析思路扩展至八类。
? 统计分析方法紧跟科研前沿的分析需求。
? 全面使用SPSSAU替代SPSS。
? SPSSAU操作更简捷、结果分析更智能。
? 具有配套的案例分析视频。
众所周知，SPSS是世界知名统计软件，以窗口菜单操作、统计分析方法丰富著称，在诸多行业内被广泛使用。对于非量表类的普通问卷来说，使用SPSS进行数据分析是足够的。但是，目前量表在科研分析中的使用更为普遍，而SPSS是无法实现验证性因子分析、结构方程模型、中介效应分析和调节效应分析等针对潜变量数据的分析方法的。此外，对于基于问卷或量表数据的权重研究、市场研究，比如层次分析法（AHP）、熵值法、文本分析、KANO模型、PSM模型等分析方法，SPSS同样无法实现。因此，在全面介绍问卷与量表数据的分析思路和分析方法时，SPSS并不是最佳的工具选择，笔者推荐使用SPSSAU。SPSSAU是国内自主开发的数据科学分析平台，同样采用图形菜单，无须编写语法代码，在操作上极其简单友好，并且在结果输出、结果自动智能分析方面特点鲜明，非常适合科研工作者快速、准确地完成数据分析任务，提高科研效率。
本书第一部分介绍问卷设计，方便读者对统计术语、问卷与量表设计注意事项及分析思路有总体认知；第二部分介绍八类问卷分析思路，包括：①量表类问卷信效度研究、②量表类问卷影响关系研究、③量表类问卷中介效应和调节效应研究、④量表类问卷权重研究、⑤“类实验”类问卷研究、⑥聚类样本类问卷研究、⑦非量表类问卷研究、⑧市场调研类问卷研究，此部分内容是本书分析思路、分析方法及案例解读的核心；第三部分介绍数据分析方法在SPSSAU中的操作，方便读者快速掌握SPSSAU的使用方法；第四部分是答疑解惑，针对性地对问卷分析中的常见问题进行解答。
本书适合科研工作者、市场研究人员，以及在校的本科生、研究生阅读和使用，配套提供了书中案例分析的视频讲解，方便读者通过图书、视频两套资料快速掌握SPSSAU中的操作，并进行结果分析和实际应用。对于科研工作繁重、时间精力有限的读者来说，本书通俗易懂、平台操作友好、配套资料实用，能极大地缩短学习时间，提高学习效率，增强应用方法的信心。同时，本书分析思路完善、分析方法丰富，可作为工具书供读者快速查阅。
在本书写作过程中，笔者得到了出版社、SPSSAU用户、《问卷数据分析——破解SPSS的六类分析思路》第1版和第2版读者的支持与鼓励，在此一并致谢。同时，感谢笔者的亲人，无私地为笔者的写作提供时间与环境上的支持。受笔者的知识水平限制，本书难免出现疏漏或不妥之处，如果读者朋友发现问题，请不吝批评指正。
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